Defining microenvironment-induced transcription profiles in breast cancer liver metastases
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is the most common type of cancer diagnosed in Canadian women, with metastatic spread contributing to the majority of cancer-related deaths. The liver is the third most frequent site of breast cancer metastasis, but not much is known about the hepatic microenvironment's role in regulating the growth and survival of metastatic cells in the liver. In order to elucidate these interactions, we used laser capture microdissection and microarray analysis to compare gene expression patterns of liver metastases and primary tumors. We employed liver-aggressive 4T1 breast cancer cells derived from an in vivo selection process to generate mammary tumors and liver metastases in female Balb/c mice. Mice with liver metastases were kept for three different time periods post-injection to assess the changes in gene expression during metastatic development. Laser capture microdissection was used to isolate cores and margins of tumors and liver metastases, as well as tumor-adjacent and –distal normal liver. Transcription profiling revealed significant gene expression changes within breast cancer cells growing in the fat pad and the liver microenvironments. We identified a set of immune-related genes overexpressed in the liver metastases that may represent putative myeloid/granulocytic cell markers. Lcn2 and S100a8/S100a9 were found to be exclusively expressed in the immune compartment of liver metastases, particularly within smaller lesions. Since concurrent studies in our laboratory have revealed a similar recruitment of Gr1+/NE+ cells around breast cancer liver metastases, Lcn2 and S100a8/a9 represent interesting avenues with which to investigate the role that these infiltrating cell types play in supporting breast cancer liver metastasis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».